IBM: Silos de dados continuam sendo um grande obstáculo para a adoção da IA nas empresas

De acordo com uma pesquisa da IBM, o principal obstáculo à adoção da IA nas empresas não é a tecnologia subjacente, mas o desafio persistente dos ecossistemas de dados fragmentados.

Ed Lovely, vice-presidente e diretor de dados da IBM, identifica os silos de dados como a vulnerabilidade crítica na estratégia de dados moderna. Suas observações seguem um novo estudo do IBM Institute for Business Value indicando que, embora a IA esteja pronta para escalonamento, a preparação dos dados empresariais está atrasada.

O relatório, que entrevistou 1.700 executivos seniores de dados, revela que os dados departamentais — de finanças e RH a marketing e cadeia de suprimentos — permanecem bloqueados em domínios separados, sem padrões unificados ou uma linguagem comum.

Essa fragmentação prejudica diretamente as iniciativas de IA. “Quando os dados ficam presos em silos isolados, todo projeto de IA se transforma em um longo esforço de limpeza de dados que pode levar de seis a doze meses”, explicou Lovely. “As equipes gastam mais tempo procurando e reconciliando dados do que obtendo insights acionáveis.”

Isso representa um risco direto à competitividade. Para os CIOs e CDOs, a missão evoluiu de simplesmente coletar e proteger dados para implantá-los de forma eficaz como combustível para sistemas avançados de IA.

De guardião de dados a catalisador de negócios

O consenso do estudo é claro: os líderes de dados devem se concentrar incondicionalmente no impacto nos negócios, com 92% dos CDOs vinculando seu sucesso a essa abordagem orientada para resultados.

Isso destaca um dilema central: enquanto 92% priorizam o valor comercial, apenas 29% estão confiantes de que possuem “métricas claras para avaliar o valor comercial dos resultados orientados por dados”.

Essa lacuna entre ambição e realidade é onde os agentes de IA autônomos, capazes de aprender e agir para atingir objetivos, estão prontos para ajudar. A confiança nessas ferramentas está crescendo, com 83% dos CDOs no estudo da IBM acreditando que os benefícios potenciais da implantação de agentes de IA superam os riscos associados.

Na empresa global de tecnologia médica Medtronic, as equipes estavam atoladas na correspondência manual de faturas, ordens de compra e confirmações de entrega. A implementação de uma solução de IA automatizou esse fluxo de trabalho, reduzindo o tempo de processamento de documentos de 20 minutos por fatura para apenas oito segundos, com mais de 99% de precisão. Isso liberou a equipe da entrada de dados de baixo valor para trabalhos de maior impacto.

Da mesma forma, a empresa de energia renovável Matrix Renewables implantou uma plataforma de dados centralizada para monitorar seus ativos, alcançando uma redução de 75% no tempo de geração de relatórios e uma redução de 10% no tempo de inatividade, que era muito caro.

A IBM identifica os principais obstáculos da IA: arquitetura, governança e talento

Replicar esses sucessos exige uma nova abordagem arquitetônica que evite silos. O modelo ultrapassado de transferir dados de forma cara e lenta para um lago central está desaparecendo. A pesquisa da IBM descobriu que 81% dos CDOs agora preferem levar a IA aos dados, em vez de realocar os dados para a IA.

Essa estratégia depende de padrões modernos, como malha de dados e estrutura de dados, que criam uma camada de acesso virtualizada sobre dados distribuídos. Ela também promove “produtos de dados” — ativos de dados empacotados e reutilizáveis, criados para necessidades comerciais específicas, como uma visão “360º do cliente” ou um conjunto de dados de previsão financeira.

No entanto, melhorar o acesso aos dados intensifica as demandas de governança. Uma forte parceria entre CDO e CISO agora é vital para equilibrar agilidade e segurança. A soberania dos dados é uma preocupação fundamental, com 82% dos CDOs tratando-a como a base de sua estratégia de risco.

A barreira mais significativa pode ser o capital humano. O relatório destaca uma crescente lacuna de talentos que ameaça atrapalhar o progresso. Em 2025, 77% dos CDOs relatam dificuldades em atrair ou reter os melhores talentos em dados, um aumento acentuado em relação aos 62% em 2024.

Essa escassez é agravada pela rápida evolução dos requisitos de habilidades. A IBM descobriu que 82% dos CDOs estão “contratando para funções de dados que não existiam no ano passado, relacionadas à IA generativa”. Superar esse desafio cultural e de habilidades é frequentemente o aspecto mais difícil.

Hiroshi Okuyama, diretor digital da Yanmar Holdings, observou: “A mudança cultural é difícil, mas há uma consciência crescente de que as decisões devem ser baseadas em dados e fatos, exigindo a coleta de evidências durante o processo de tomada de decisão”.

Desbloqueando silos de dados para implantar IA empresarial

Do ponto de vista técnico, os líderes empresariais devem defender a mudança dos ambientes de dados em silos. Isso envolve investir em arquiteturas de dados modernas e federadas e incentivar as equipes a criar e consumir “produtos de dados” seguros e reutilizáveis em toda a organização.

Em segundo lugar, culturalmente, a alfabetização de dados deve se tornar um imperativo em toda a empresa, não apenas uma questão de TI. Os 80% dos CDOs que afirmam que a democratização dos dados acelera sua organização estão corretos. Isso requer a promoção de uma cultura orientada por dados e o investimento em ferramentas intuitivas que capacitem a equipe não técnica a trabalhar com dados.

O objetivo final é avançar da execução de pilotos isolados de IA para a expansão da automação inteligente em processos comerciais fundamentais. As organizações bem-sucedidas serão aquelas que tratam seus dados não como um subproduto de aplicativos, mas como seu ativo mais estratégico.

Ed Lovely concluiu: “A IA empresarial em escala é viável, mas o sucesso depende de alimentá-la com a base de dados certa. Para os CDOs, isso significa construir uma arquitetura de dados empresarial perfeitamente integrada que impulsione a inovação e revele o valor comercial.

As organizações que dominarem isso não apenas aprimorarão suas capacidades de IA, mas também transformarão suas operações, acelerarão a tomada de decisões, se adaptarão mais rapidamente às mudanças e garantirão uma vantagem competitiva sustentável.”

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